11月初，谷歌教育发布了最新一份白皮书《AI与学习的未来》（AI and the Future of Learning），概述了AI给人类学习带来的机遇与挑战。

AI的进步使得教育行业面临着深刻的变革。谷歌的白皮书中指出，AI技术正通过减轻负担、个性化教育、消除学习障碍等方式，为人们的教育学习和好奇心的发展开辟新的可能性。

然而机遇伴随着挑战。AI“幻觉”、数据安全、作弊等问题随之出现，这要求我们在模型训练与管理方面更加严谨，也亟待社会各界的广泛参与和支持。

历史上，正规教育是少数人的特权。因此，一直以来许多努力都聚焦于扩大教育普及范围。当今世界已在扩大教育机会方面取得了巨大进步。全球90%的小学适龄儿童已入学，约87%完成了小学教育。然而，挑战依然存在，包括教育机会不均、教育质量差异，以及学习效果低下且不均衡。由于资金的缺乏、战争与冲突的破坏、教师的短缺以及学生的心理问题等原因，公共教育系统面临着巨大的压力。

联合国教科文组织的一项报告统计，当前全球辍学人口约为2.72亿。随着低收入和中等收入群体的持续增长，专家估计，到2030年，全球将需要新增4400万名教师，才能实现普及小学和中学教育的目标。

一、AI为学习带来的机遇

理想情况下，每个学生都应投入足够的时间在他们的“最近发展区”（zone of proximal development）学习。但由于学生需求差异巨大，传统教育无法始终为每个人提供这种个性化的支持。

最近发展区，是由前苏联发展心理学家利维·维谷斯基提出的学习理论，指学习者现实及实际可达到的发展的差距。这个差距是由学习者的独立解题能力及其潜在发展水平而决定的。换句话说，就是学习者的学习能力以内，但暂时未能理解的知识。

虽然AI绝非完美，但它确实有潜力让人们比以前更有效地学习。对于学生来说，无论是否有教育者的支持，AI都可以帮助创建个性化的学习方法并提供额外帮助。对于教育者来说，AI可以充当教学助手，为教学中至关重要的人文部分腾出更多时间。

AI比以往的创新要强大得多。当互联网消除了人们获取知识的障碍，AI就能够提升我们理解和应用信息的能力。这一由被动吸收知识到主动、深层次理解知识的飞跃，对教育界来说是一次意义深远的变革。然而，将AI的承诺转化为可靠的日常实践，既需要时间，也需要有意识的努力。

谷歌识别了5种AI释放学习可能性的方式。

1. 释放学习科学的力量

AI有望将人类最前沿的学习科学成果，融入到日常教学中，甚至可能为教育研究开辟新的前沿。

这些科学成果包括激发主动参与、鼓励深度练习、融入间隔重复。它们可以提高学习的效果和效率，为更多学生带来突破。专为这些目的优化的AI系统，将创造出以往不可能实现的、可规模化的新型学习活动和评价机制。

对于教育者来说，这些工具可以减轻实施负担。对于选择参与的学生来说，AI将他们从被动接收知识转变为主动应用知识，促进更有意义的学习。

不止如此，AI可以还帮助我们加深对学习本身的理解。通过分析学生参与、动机和“顿悟时刻”（aha moment）的模式，我们可以发现有关如何激发好奇心、如何磨练毅力的新见解。也许与AI一起学习会揭示技能发展和人类成长潜力的全新方面——提醒我们学习是拓展可能性边界的过程。

顿悟时刻，指人类突然理解一个之前难以理解的问题或概念的体验。

2. 个性化教学与辅导

体系化的教育，往往难以满足学生的个性化需求。AI最终可能让每个学习者都能踏上真正个性化的学习之旅，以前所未有的方式实现个性化学习的承诺。

AI可以为教育者提供工具，根据学生的具体需求和目标调整课程内容并提供量身定制的反馈。它还可以根据学生的情境进行调整，比如是否有老师在场，学习的科目是什么以及之前已经掌握了什么知识。这有助于根据学习者的水平精准弥补理解差距。

在课堂之外，基础知识匮乏、学习技能不足、缺乏动力或资源，都可能成为学习或完成作业的障碍。AI可以作为一位廉价、无偏见且随时可用的导师。虽然AI导师无法取代优秀教学或辅导中的人文元素，但在缺乏真人支持时，它们可以作为补充。

3. 让（几乎）一切都可学习

人们对那些他们觉得可以学会，或者迈一小步就能理解的事物最感兴趣。AI可以剔除专业术语，根据学习者的背景和偏好调整解释和呈现方式——帮助学生将更多的时间投入到最近发展区。

围绕核心课标内容开发的优质资源并不匮乏，但一旦涉及更细分专业的科目，优质资源便会急剧减少。AI为人们的终身学习和再教育开辟了新机会，特别能够照顾到小众兴趣和不断变化的就业市场需求。

AI工具可以让学习更加激动人心，培养内在动力，点燃好奇心与探索欲。

左上起，谷歌“文化与艺术”App中的奥赛美术馆；能将手机摄像头所见的内容进行多语言翻译的Woolaroo App；Google Lens App 能在拍题后自动解答；Moving Paintings App 让福田美术馆的名画动起来。

4. 消除学习障碍

印刷术和互联网在近代改善了信息获取渠道，但即使对于接入互联网的人来说，获取信息的障碍也依然存在：母语优质内容较少、学习机会欠缺、以及学习内容与学习水平不匹配等。AI有能力通过将内容转化为更易获取的新形式，并以合适的难度级别的内容来弥补知识缺口，从而在所有这些方面提供帮助。

数以百万计的学习者仍然无法获得正规教育，或无法获得足够的教师指导，或面临身体或学习障碍的挑战。AI有潜力提供优质的学习体验——使全球信息更符合个人需求。

AI不仅可能为今天拥有教育支持的人提高上限，它也将显著提高全球学习者的下限。

5. 为忙碌的教育工作者提供援助

AI可以为忙碌的教师提供多样化帮助，包括深度研究、内容创作、活动策划和行政工作等。另外，AI还可以通过支持新型教学形式和评价机制来提供协助。例如由AI引导的小组讨论以促进学生主动学习，为多个学生同时提供适应性的实时反馈，或进行开放式辩论以评估论点并深化学生的理解。

这种辅助既可以帮学生弥补学习上的差距，也可以让教师有更多时间与学生相处。最重要的是，AI可以帮助教师回到他们选择这份职业的初心，专注于教学中至关重要的人文方面：帮助学生学会如何学习、激发他们的兴趣、促进人际关系构建，并把他们培养成充满好奇心、全面发展的个体。

二、挑战：需要解决的重要问题

谷歌还指出，将AI有效地融入教育，将遇到来自5个方面的挑战。这些挑战，会根据使用AI的国家、地区变化而有别，也会因学生的学龄段而产生差异。我们需要整体地评估它们。

1. 准确性与客观性

一个主要担忧是AI模型的“幻觉”问题（即产生虚假或误导性信息），类似于人类的虚构。大模型正被训练从可信来源寻找信息，并多次验证输出结果，这已使得它们的幻觉率大幅下降。但一个更棘手的挑战依然存在：确定哪些来源是可信的，以及如何处理主观性问题。全球语料数据中存在的偏见，更加剧了这一挑战。

AI还需要保持恰当的语气，避免错误的论断和过度的赞扬。它应该挑战学生的错误观念并纠正不准确的表述。这一点至关重要，不仅能确保准确性，还能维持学生的学习动力和自我调节能力。

2. 安全性

AI的安全性是所有年龄段用户都关心的问题，而保护年轻用户的安全尤为重要。针对青少年的主要风险集中在可能造成身体或心理伤害的内容或互动上。

分层的安全策略（包括培养青少年的AI素养、设置内容过滤器等）是必不可少的，这需要与技术发展同步演进。

教育机构也必须成为良好的数据管理者——例如，在使用AI制定学生的个性化学习计划时，避免在提示词中包含个人身份信息。

3. 批判性思维

一个常见的讨论集中在学生是否可能将过多的思考“外包”给AI，导致“元认知懒惰”，并使他们丧失深度学习的能力。

元认知懒惰：在AI时代常表现为“认知卸载”。一篇样本数为666人的学术研究证实，习惯性地将思考任务外包给AI，与批判性思维能力的下降显著相关，且年轻学习者的下跌超过年长的学习者。简而言之，我们越是依赖工具替我们思考，我们自己独立分析和判断的能力就越会萎缩。

因此，关键在于设计能够促进（而非取代）深度思考的AI，例如通过以问题为导向的辅导，引导学生反思并解释他们的思路。

正如教育心理学家约翰·斯威勒（John Sweller）的认知负荷理论所提醒我们的，学习的目标是将精力集中在真正重要的脑力工作上，而非最大化学习难度。在某些情况下，AI可以通过解读零散或繁杂的文本和图像，减少无效负荷（如“注意力分散效应”和“模态效应”）。这样，学生的精力就可以转而投入到高阶推理和问题解决中。

注意力分散效应：当教学材料的设计不合理，导致相互关联的信息（如图和文）被分开放置时，会额外增加学习者的认知负担，从而降低学习效率。

模态效应：因为我们的大脑处理视觉和听觉信息的通道是相对独立的，在某些情况下，用“听”来接收信息比用“看”效果更好。比如：电视屏幕上展示复杂的动画时，对动画的解说就应该用画外音，而非更多的文字。

这样，关键问题就成了：我们如何确保AI工具被用来拓展好奇心、创造力和分析能力，而不是走捷径？答案很大程度上取决于人与人之间的关系。追求深度思考的动力通常来自于教师和同伴的鼓励、挑战和社交互动——这是任何AI都无法完全复制的。

4. 作弊与学习损失

关于在有效使用工具和作弊之间究竟应该如何划清界限，人们尚未达成共识，这在很大程度上是因为教育工作者对AI的使用方式存在不同看法。

与所有新工具一样，社会需要时间来建立应对AI作弊这一新情况的新规范。在这场辩论中，同样重要的是不要将作弊仅仅框定为需要监管的“个人不良决策”；而应认识到这是一个集体行动问题，归结于我们如何设计制度和评估流程，以便鼓励学生学习，并帮助他们意识到自己何时真正在学习，而不是仅仅感觉像在学习。

为适应AI时代而重新设计评估方式，可能包括转向AI不易复制的评估形式，如课堂辩论、作品集项目和口头考试。如今，我们看到教育工作者已经开始这样做，他们的发心通常是希望使作业“不受AI影响”，但结果却产生了更加新颖而激动人心的东西。

5. 平等的教育机会

传统上，将新技术引入教育往往会造成一种分层现象：最富有的学生可能获得新型在线学习资源，而贫困学生则往往继续依赖广播、电视等旧技术，甚至一无所有。

这些不平等也可能在AI的使用中出现，首先，学生需要拥有设备。在学校正式采用AI的计划也需要受过专业培训的教育者把关。然而，情况是复杂的。在某些中等收入国家，AI的整体使用率非常高，一些教育研究者正优先考虑在低收入国家研究AI导师的效果，并取得了一些谨慎乐观的早期结果。

无论收入、地区或语言如何，主要的挑战可能是“5%问题”——即最有效地利用AI的学生可能是那些本就积极性很高的学生。在评估研究中，这类学生也更可能“按预期”使用AI工具，并可能成为研究结果的基础，从而导致人们对AI工具产生的普遍作用产生偏见。总之，每个人都应获得支持，以便有意义且安全地将AI用于教育目的，并了解何时以及如何负责任地使用AI。

三、根本性挑战：在高度不可预测的未来，学习将如何演变？

技术及其对教育的影响正在迅速变化，而且这种情况很可能会持续下去。

教育有多种目的，从提升个人自主性到培养共同文化，但在实践中，人们往往以就业的效果来评判它。在过去，当新技术影响就业时，通常导致总就业人数增加。AI将如何影响就业仍高度不确定。然而，与过去的技术一样，其影响可能并非均匀分布。

这些转变以及更广泛的不确定性，为教育工作者制订计划带来了困难。他们必须超越今天的劳动力市场，预测未来经济所需要的技能。日益专门化的经济带来的挑战加剧了这一困难，因为许多技能难以转移。

今天的学习者需要将批判性思维技能与专业领域知识相结合，从而在未来职业不断变化的同时，既建立专业知识，又具备适应能力。与此同时，教育工作者和政策制定者应优先构建支持终身学习的体系，培养能适应工作变化的、有韧性的劳动力。

当AI在我们的日常生活中日渐普及时，我们将从对技术的敬畏和焦虑，转向理解社会如何塑造和引导技术发展，使其能够为我们提供帮助。重要的是，这一过程必须是协作性的——让专家、使用者和研究人员一起参与进来，确保AI的开发符合人类的利益和目标。（文章摘自中国教育网络）